MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

observe

pjt222
Обновлено 2 days ago
1 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаai

О программе

Навык `observe` обеспечивает систематический пассивный мониторинг систем для выявления закономерностей без немедленного вмешательства. Он применяет методологию натуралистического исследования — наблюдение, запись и выдвижение гипотез — для понимания неясного поведения или первопричин. Используйте его для отладки неизвестных проблем, оценки изменений в коде или проверки собственных рассуждений на наличие предубеждений перед принятием мер.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/observe

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Observe

Frame → witness → record → categorize → theorize → archive.

Use When

  • Behavior unclear → action premature
  • Debug unknown cause → observe before intervene → no symptom mask
  • Post-change → witness effects before more changes
  • User patterns over conv → improve future
  • Audit own reasoning → biases, habits, errors
  • After learn → validate model

In

  • Required: Target — system, codebase, behavior, user, reasoning
  • Optional: Duration/scope
  • Optional: Guiding question/hypothesis
  • Optional: Prior obs to compare (delta)

Do

Step 1: Frame

Define what + why + perspective.

Observation Protocol by System Type:
┌──────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ System Type      │ What to Observe          │ Categories to Watch      │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Codebase         │ File structure, naming   │ Patterns, anti-patterns, │
│                  │ conventions, dependency  │ consistency, dead code,  │
│                  │ flow, test coverage,     │ documentation quality,   │
│                  │ error handling patterns  │ coupling between modules │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ User behavior    │ Question patterns,       │ Expertise signals, pain  │
│                  │ vocabulary evolution,    │ points, unstated needs,  │
│                  │ repeated requests,       │ learning trajectory,     │
│                  │ emotional signals        │ communication style      │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Tool / API       │ Response patterns, error │ Rate limits, edge cases, │
│                  │ conditions, latency,     │ undocumented behavior,   │
│                  │ output format variations │ state dependencies       │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Own reasoning    │ Decision patterns, tool  │ Biases, habits, blind    │
│                  │ selection habits, error  │ spots, strengths,        │
│                  │ recovery approaches,     │ recurring failure modes, │
│                  │ communication patterns   │ over/under-confidence    │
└──────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘
  1. Pick target, name explicitly
  2. Define boundary: in/out scope
  3. Stance: "observing, not intervening"
  4. Guiding Q? state but hold lightly → notice outside scope too
  5. Pick categories from matrix

→ Clear frame: directs attention, doesn't constrain. Observer knows where + categories, stays open.

If err: too broad ("observe everything") → narrow to one subsystem/behavior. Too narrow ("one variable") → zoom out → patterns at edges.

Step 2: Witness

Hold attention, no interpret/judge/intervene.

  1. Begin systematic obs: read files, trace exec, review history — whatever target needs
  2. Record what seen, not meaning → desc before interpretation
  3. Resist fixing problems → note + continue
  4. Resist explaining patterns → wait for accumulation
  5. Drift to other target → note drift (may be meaningful), return frame
  6. Maintain ≥3-5 distinct points before categorize

→ Raw obs collection — specific, concrete, no interpretation. Reads like field notes: "File X imports Y but does not use function Z. File A 300 lines; B 30 lines, similar."

If err: instant analysis ("wrong because...") → analytical habit overrides. Separate phases: obs as fact, then interpretation as separate "hypothesis" note. Strong reaction → note reaction itself as data: "Strong concern when observing X — significant issue or my bias."

Step 3: Record

Transcribe while fresh.

  1. Each obs = single fact statement (what/where/when)
  2. Group naturally similar — don't force, notice clusters
  3. Frequency: once / occasional / pervasive?
  4. Contrasts: where pattern broke? Exceptions > rules
  5. Temporal: changed over time or static?
  6. Exact evidence: paths, line numbers, words, examples

→ Structured 5-15 discrete obs, specific evidence. Detailed enough another observer can verify.

If err: too abstract ("code messy") → ground in specifics → which files, what makes messy? Too granular ("line 47 space before brace") → zoom to pattern level → one-off or systemic?

Step 4: Categorize

Sort, no explain yet.

  1. Review all → look for natural groupings
  2. Assign to Step 1 category, or new
  3. Within category: rank by frequency + significance
  4. Identify well-documented (many obs) vs blind spots (few)
  5. Cross-category patterns: same underlying manifests differently?
  6. Note outliers — most interesting data

→ Categorized map w/ clear groupings. Each category = specific obs supporting. Map shows patterns + gaps.

If err: forced cat → may lack natural grouping (itself a finding — system lacks coherent structure). All in one cat → scope too narrow → zoom out.

Step 5: Theorize

Now — only now — interpret.

  1. Each major pattern → hypothesis: "exists because..."
  2. Each hypothesis → supporting evidence
  3. Each → counter-evidence that disproves
  4. Rank by explanatory power
  5. ≥1 contrarian: "obvious = X, could also be Y because..."
  6. Testable vs speculative

→ 2-4 hypotheses explain major patterns, each w/ specific obs support. ≥1 surprising/contrarian. Obs vs interpretation distinction maintained.

If err: no hypotheses → more obs needed → Step 2. Too many ("everything maybe") → keep 2-3 strongest, set aside. Only obvious → force contrarian: "what if opposite?"

Step 6: Archive

Preserve.

  1. Summarize: 3-5 patterns w/ evidence
  2. Leading hypotheses + confidence
  3. What NOT observed (blind spots)
  4. Follow-ups to strengthen/weaken
  5. Durable patterns → MEMORY.md
  6. Tag context: when, what prompted, scope

→ Archive future sessions can build on. Distinguishes obs (data) from hypotheses (interpretation). Honest about confidence + gaps.

If err: not worth archiving → too shallow OR genuinely routine. Archive negatives too: "Observed X, no anomalies" = useful future context.

Check

  • Frame set before obs began (not wandering)
  • Raw obs recorded as facts before interpretation
  • ≥5 discrete obs w/ specific evidence
  • Interpretation separated from obs
  • ≥1 surprising/contrarian finding
  • Archive specific enough another observer can verify

Traps

  • Premature intervention: see + fix immediately → lose broader pattern
  • Obs bias: see expected, not present. Expectations filter → frame mitigates not eliminates
  • Analysis paralysis: obs endlessly → no action. Set time/data limit, commit to conclude
  • Narrative imposition: connecting obs even when connections weak. Not all coherent — disconnected = valid
  • Familiarity ≠ understanding: "seen before" ≠ "know why". False confidence
  • Ignore own reactions: emotional/cognitive reactions = data. Confusion/boredom/alarm = signal

  • observe-guidance — human-guidance variant
  • learn — obs feeds learning w/ raw data
  • listen — outward to user; obs broader to any system
  • remote-viewing — intuitive, validatable through obs
  • meditate — sustained attention capacity
  • awareness — threat-focused; obs curiosity-driven

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/observe
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык